AI說書 - 從0開始 - 194 | 第七章總覽

更新於 2024/09/27閱讀時間約 1 分鐘

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


本章涵蓋以下主題:

  • General Purpose Technologies (GPT) 模型做為通用技術的興起與傳播
  • OpenAI GPT 模型的架構
  • 從 Few-Shot 模型到 One-Shot 模型的路徑
  • 開始使用 ChatGPT 作為助手
  • OpenAI GPT-4 API 入門
  • 為 GPT-4 實施介紹性質的自動化 RAG 流程


本章揭示了生成人工智慧模型的力量,GPT 透過 ChatGPT 模型揭示了其意義,例如 GPT 3.5-Turbo 和 GPT-4,主要 OpenAI GPT 模型有 50 多個變體,在這些變體中,一些變體將定期被棄用,並且會出現新的變體。


一旦一項創新成為通用技術,它就會傳播到數千種應用,例如電力、內燃機和電腦的發明,因此,生成式預訓練 Transformers 技術(通常稱為生成式 AI)已開始擴展到許多領域的數千個應用程式。


我們將從通用技術的角度探討 OpenAI 模型、生成式 AI 和應用程式的迷宮,我們將重點放在兩個主要方面:改進和擴散。

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這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
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